Formation Maîtriser l'analyse statistique avec R pour la Data Science
Acquérez les fondamentaux de l'analyse statistique appliqués à la Data Science. Découvrez R, ses fonctions essentielles et ses librairies pour manipuler, visualiser et analyser des données. Comprenez les tests statistiques et la modélisation pour prendre des décisions éclairées. Une formation pratique et essentielle pour tout Data Scientist.
—Nettoyage des données : valeurs manquantes, doublons
—Transformation de variables
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Visualisation de données avec ggplot2
—Principes de visualisation efficace
—Introduction à la librairie ggplot2
—Types de graphiques : histogrammes, boîtes à moustaches
—Nuages de points, diagrammes en barres
—Ajout de titres, légendes, labels
—Personnalisation esthétique des graphiques
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Statistiques Descriptives I : Mesures de Position et Dispersion
—Mesures de tendance centrale : moyenne, médiane, mode
—Mesures de dispersion : variance, écart-type, étendue
—Quantiles, quartiles et diagrammes en boîte
—Fonctions statistiques descriptives de base dans R
—Application sur des jeux de données réels
—Interprétation des résultats
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Statistiques Descriptives II : Distributions et Relations
—Lois de probabilité usuelles (normale, binomiale, Poisson)
—Représentations graphiques des distributions
—Covariance et corrélation (Pearson, Spearman)
—Introduction aux tables de contingence
—Visualisation des relations entre variables
—Applications pratiques avec R
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Bases de l'inférence Statistique
—Population, échantillon, statistiques et paramètres
—Théorème Central Limite
—Estimation ponctuelle et par intervalle de confiance
—Hypothèses nulles et alternatives
—Erreurs de type I et II
—Introduction aux tests d'hypothèses
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Tests Paramétriques I : Tests de Moyenne
—Test t de Student pour un échantillon
—Test t pour deux échantillons indépendants
—Test t pour deux échantillons appariés
—Conditions d'application des tests paramétriques
—Réalisation et interprétation des tests avec R
—Calcul des p-valeurs et décision statistique
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Tests Paramétriques II : ANOVA
—Analyse de variance à un facteur (ANOVA)
—Comparaisons multiples post-hoc (Tukey HSD)
—Conditions d'application de l'ANOVA
—Réalisation de l'ANOVA avec R
—Interprétation des résultats de l'ANOVA
—Introduction à l'ANOVA à deux facteurs
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Tests Non-Paramétriques
—Quand utiliser les tests non-paramétriques ?
—Test de Wilcoxon (équivalent non-paramétrique du test t)
—Test de Kruskal-Wallis (équivalent non-paramétrique de l'ANOVA)
—Test du Chi-2 d'indépendance
—Réalisation et interprétation de ces tests avec R
—Comparaison paramétrique vs non-paramétrique
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Régression Linéaire Simple
—Concepts fondamentaux de la régression linéaire
—Modèle linéaire simple : équation, coefficients
—Estimation des moindres carrés ordinaires (MCO)
—Interprétation des coefficients de régression
—Analyse de la qualité du modèle (R-carré)
—Application de la régression linéaire simple avec R
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Régression Linéaire Multiple
—Extension à la régression linéaire multiple
—Choix des variables explicatives
—Problèmes de multicolinéarité
—Interprétation des coefficients en régression multiple
—Outils de diagnostic du modèle avec R
—Prédiction et intervalles de prédiction
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Introduction aux Modèles Plus Avancés et Cas Pratiques
—Limitations de la régression linéaire
—Introduction à la régression logistique (concept)
—Concept d'overfitting et validation croisée
—Flux de travail typique en Data Science
—Étude de cas complète : de l'exploration à la modélisation
—Bonnes pratiques et ressources pour aller plus loin
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de notre formation "Maîtriser l'analyse statistique avec R pour la Data Science" est de vous permettre de réaliser des analyses statistiques descriptives et visuelles. Cet aspect est fondamental pour établir une base solide en compréhension des données, ce qui est essentiel pour tout futur Data Scientist. À travers des exercices pratiques et des études de cas, vous apprendrez à manipuler et visualiser vos données efficacement.
Un défi commun que rencontrent souvent les apprenants dans ce domaine est la difficulté à interpréter les résultats d'analyses statistiques. Beaucoup sous-estiment l'importance de la visualisation des données et des statistiques descriptives, ce qui peut mener à des conclusions erronées. Cette formation vise à surmonter ces obstacles en vous fournissant des outils pratiques et des méthodes éprouvées pour une interprétation claire et pertinente des résultats.
Ce qui différencie notre approche, c'est l'intégration d'exercices pratiques sur la manipulation de données avec R, combinée à des modules de visualisation avec ggplot2. Contrairement à d'autres formations qui se concentrent uniquement sur la théorie, nous mettons un accent particulier sur l'application concrète. Cela vous permettra non seulement d'apprendre des concepts, mais aussi de les mettre immédiatement en œuvre dans des projets réels, renforçant ainsi votre compréhension.
Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de venir avec quelques jeux de données personnels ou professionnels que vous aimeriez analyser. Cela vous permettra d'appliquer directement les compétences acquises à des cas concrets, rendant l'apprentissage plus engageant et pertinent. N'oubliez pas que votre curiosité et votre implication sont des atouts précieux pour réussir dans ce parcours.
Pourquoi choisir cette formation en informatique
🎯
Compétences pratiques en R
Apprenez à maîtriser l'environnement R, un outil incontournable pour les Data Scientists, avec des applications concrètes dès le premier module.
📊
Visualisation avancée
Découvrez comment utiliser ggplot2 pour créer des visualisations percutantes, facilitant l'interprétation et la présentation de vos données.
📈
Statistiques descriptives approfondies
Acquérez des compétences solides en statistiques descriptives pour analyser la position, la dispersion et les relations au sein de vos données.
🔍
Tests d'hypothèses
Maîtrisez les tests d'hypothèses statistiques, essentiels pour tirer des conclusions fiables à partir de vos analyses de données.
📉
Modèles de régression linéaire
Construisez et interprétez des modèles de régression linéaire pour prédire des résultats et comprendre les relations entre variables.
👥
Formation inter-entreprises
Participez à une formation collaborative avec d'autres professionnels, favorisant l'échange d'idées et de meilleures pratiques en Data Science.
Compétences acquises
Maîtrise de l'environnement R pour l'analyse de données
Manipuler efficacement les structures de données (Data Frames), importer/exporter des fichiers, et écrire des scripts R pour des tâches de base de la Data Science, incluant le nettoyage et la transformation de données.
Réalisation d'analyses statistiques descriptives et visuelles
Calculer et interpréter les mesures de position et de dispersion, et créer des visualisations de données pertinentes avec ggplot2 pour explorer et comprendre les caractéristiques essentielles d'un jeu de données.
Application de tests d'hypothèses statistiques pertinents
Choisir et exécuter les tests statistiques (paramétriques comme t-tests, ANOVA ou non-paramétriques comme Wilcoxon, Chi-2) adaptés à différentes questions de recherche, et interpréter correctement les p-valeurs pour prendre des décisions.
Construction et interprétation de modèles de régression linéaire
Développer et évaluer des modèles de régression linéaire simple et multiple pour comprendre les relations entre variables, réaliser des prédictions, et interpréter les coefficients pour éclairer la prise de décision.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Futurs Data Scientists
Analysts débutants
Professionnels de la donnée
Étudiants en sciences des données
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, mais une connaissance de base en statistique et en informatique est recommandée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Un examen final pour évaluer les connaissances en analyse statistique avec R
La réalisation d'exercices pratiques pour mesurer la maîtrise de l'environnement R
La participation active aux discussions et aux questions en direct
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Après la formation, il a utilisé R pour nettoyer et analyser des données complexes d'un projet, améliorant ainsi la précision de ses résultats. »
« Elle a créé des visualisations percutantes avec ggplot2 pour présenter ses analyses lors d'une réunion d'équipe, facilitant la compréhension des données. »
Questions fréquentes
* Connaissances de base en informatique.
* Intérêt pour l'analyse de données.
* Notions d'algèbre et de statistiques.
* Ordinateur portable multi-plateformes (Windows, macOS, Linux).
* Connexion internet stable.
* Logiciels installés avant la formation : R et RStudio (versions récentes).
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Nous utilisons R, un langage de programmation populaire pour l'analyse statistique et la visualisation de données.
La formation vise à maîtriser les fondamentaux de l'analyse statistique appliqués à la Data Science, en utilisant R.
Aucun prérequis spécifique, mais une connaissance de base en statistique et en informatique est recommandée.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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